
info@juzhikan.asia
杭州皓华压力容器有限公司,浙江杭州,311401;
摘要:本文探讨了基于机器学习的压力容器缺陷检测与预测技术。介绍了机器学习在缺陷检测中的应用背景,分析了传统检测方法的局限性,详细阐述了机器学习在压力容器缺陷检测中的具体实现,包括数据预处理、特征提取、模型选择与训练等关键环节。同时,对机器学习在缺陷预测中的应用进行了展望,强调了其在提高检测效率、准确性和智能化水平方面的潜力。
关键字:机器学习;压力容器;缺陷检测;缺陷预测
参考文献
[1]董豪,李少波,杨静,等. 基于特征融合与语义引导的药用胶囊表面缺陷检测[J]. 计算机集成制造系统,2025,31(1):158-170.
[2]丁洪涛. 基于超声检测技术的压力容器泄漏检测方法与试验研究[J]. 机械管理开发,2025,40(1):12-15.